八大理由!!網頁前端工程師必須掌握JavaScript!!

這一篇要來跟大家介紹網路前端非學JavaScript不可的八大理由!!有興趣的你快往下看吧!!

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有了Python隱藏功能,圖片辨識成文字更輕鬆簡單了!!(下)

Python幫你解決惱人的圖片檔!!學會這個技能~圖片檔轉文字就再也不麻煩啦!!(下)

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想換工作想瘋了嗎?達內教育:快用積木法找出你的完美金字塔吧!!

今天要來介紹達內教育分享的積木法!!每天都想換工作的你一定要進來檢測一下喔!!
爆竹一聲除舊歲,許多人除了享受與家人團聚的新春佳節外,也在規劃是否選擇在年後轉職。一方面領完年終,而農曆後的轉職潮也代表著更多工作機會釋出。

達內教育根據求職網日前公布的調查發現:有高達八成以上的上班族年後有轉職念頭,比例創下 7 年來新高;企業在徵才方面平均提供月薪條件落在 34477 元,雖低於前季但仍創下 7 年來同期新高。
但也有不少人十分兩難:轉職是否一定比較好?是否其實該繼續留任?會不會最後反而得不償失……有沒有個人職涯測量表,可以評估該不該換工作?
達內建議你可以使用「積木法」,做出專屬你的職涯檢測表!
按部就班 幫你釐清問題的「積木法」
就像是搭積木般,把核心問題分成一個個小問題,先對個別小問題進行思考,最後進行統整,就能用小積木拼出一個完整的金字塔。
優點是能夠清晰、整齊以及更具邏輯地思考,以便隨時釐清與回顧思考過程,從而幫助我們認識自我:什麼對我來說是最重要的?什麼是我絕對不能忍的?
第一步:找出積木、設定出完美金字塔
▲ 理想工作積木圖
第一步,可以先想想你「心中最完美的工作」長什麼樣子、有哪些元素?上圖舉例了可能的條件,而重要、不可或缺的條件是放在越下層的基底,往上則是錦上添花的亮點。
每一個人需求與定義都不同,推薦可以只用紙筆、或利用線上圖表生成網站,列出屬於你的需求金字塔,可自己增減調配,描繪出你的理想工作要具備什麼條件。
接著可以想想小積木各自的具體內容:例如你可能有買房的理想,那目標的薪水數字就必須設定好;如果未來想成為自己接案的自由工作者,那如果公司給你的很大的發揮空間,常有案子可以讓你獨立完成,那「累積作品」這塊積木就很堅實。
第二步:「跳槽會更好」的判斷基準:積木穩不穩
每個要素就如同一塊積木,如果金字塔倒下來了,那或許就該離職跳槽了。那要怎麼樣判斷呢?達內教育建議,這時可以拿著積木圖表,對每一塊積木滿意度評分。
▲ 理想工作積木評分圖
以圖為例、滿分 5 分(你可以自設任何評分標準),「薪水福利」這塊積木,滿意度只有 1 ,雖然上面的積木滿意度皆較高,但最重要的地基不穩,就容易倒塌,如果你的現職與理想積木塔相去甚遠,或許可以認真考慮轉職;而相對,如果你的評分項目基本符合積木塔的形狀,則可以針對不滿意的項目設法改善。
如果出現難以判斷的情況,可以給自己一定期限改變,同時考慮換環境或調整工作內容等。
轉職不是最後退路 而該是邁向理想的一步
4U 人際教育學院創辦人江緯辰曾說:「年輕人判斷工作適不適合自己有3個條件:你有興趣、這份工作是有前景且能夠符合你的願景、有個真材實料的領導人願意提攜你。」說明工作最怕遇到無趣、報酬不高、沒有未來又被糟糕的人管理。
積木法只是提供一個方法方便你檢視自己的狀況,我的能力跟我的理想有符合嗎?這工作是不是不能讓你變成一個更理想的自己? 換一家公司,真的就能解決問題嗎?不要讓自己落到頻繁轉職、沒有選定在一個領域做好基礎累積,最後影響了可能雇主的評價。
若你轉職的心意已決,只是礙於專業能力,也不需莽換跑道,

達內教育建議您:可以選擇先去進修相關課程,也是明智的一個選擇喔!
 
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有了Python隱藏功能,圖片辨識成文字更輕鬆簡單了!!(上)

Python幫你解決惱人的圖片檔!!學會這個技能~圖片檔轉文字就再也不麻煩啦!!(上)
很多人都知道 Python 在 AI 中的優勢,可以說是坐穩人工智慧、資料分析和機器學習第一首選語言的位置,但卻沒想過 Python 也可以幫你告白、幫你整理電腦檔案、自動收發信件等,幫助提升自己的生活品質。
一般大眾覺得程式語言離自己遙遠又艱深,但隨著科技的進步,可以靠寫程式做到的事情越來越多了,除了那些最前線的高科技外,也有很多貼近生活、既有趣又實用的小程式可以嘗試喔!
不管你是未學過 Python、好奇 Python 除了 AI 還能做什麼;或是 Python 初學者,想找能學習、更能從中累積成就感的小專案練練手;或是學了 Python 一段時間,好奇還有什麼新花樣的朋友,以下都是適合推薦給你的 Python 應用:
1. Word Cloud 文字雲

文字雲,一般認為就是將出現頻率較高的「關鍵詞」突出表現,以關鍵詞當元素建構出如雲朵般的圖片,既能幫助讀者一眼就可以領略主旨、又能當成配圖繽紛文字資料。但它並不是僅要將「頻率高的字顯示得比較大」而已!文字雲其實是自然語言處理(NLP)會遇到的的項目之一,除了計算詞的頻率,組成的形狀、字該如何擺放的樣式都是學問。
而如此內藏學問的文字雲,用 Python 來做十分輕鬆簡便,最簡潔的文字雲只需要 10 行 Python 程式碼即可產生,而且展示效果也非常好。
如果是臉書、IG 或是任何社群小編,學會了這個簡單又實用的 Python 應用,以後就不用擔心配圖生不出來了啊!
2. OCR 光學文字識別

OCR 即是將圖片辨識成文字的技術,只要說起 OCR ,就不得不提目前公認最優秀、最精確的開源 OCR 系統──Tesseract。
Tesseract 是一個光學字元辨識引擎,支援多種作業系統。,自 2006 年起由 Google 贊助開發,除了極高的精確度,Tesseract 也具有很高的靈活性,只要通過訓練,就能識別出任何字型及 Unicode 字元。而其底下的 pytesseract 模組就如同 Tesseract 的 Python 包裝器。
Pytesseract 基本使用方法非常簡單,讓人可以輕易透過 Python 來實現 OCR。
這樣一來,舉凡老闆傳了一份文章的照片要你打成文字檔、或是自己想把書中文字電子化,都可以透過這個 Python 應用輕鬆解決。
3. 滑鼠鍵盤自動化

偶爾在辦公或日常操作電腦時,會遇到需要大量重複做一個動作──例如不斷按右鍵、一直按 Enter 或是重複的繁瑣操作,是不是很煩躁無聊呢?
這時候就要介紹 Python 一個強大的模組:PyAutoGUI。它能控制鍵盤和滑鼠的操作,做自動化操作,能應用在軟體測試、自動存圖,也可以用來寫遊戲的自動化程式……沒錯,就是自製遊戲外掛啦。
而在 Python 環境下 PyAutoGUI 的使用也十分直白易懂,透過定位滑鼠、鍵盤 (x, y) 座標的方式,搭配幾組常用函数,就能先悠閒地泡杯咖啡,讓電腦自動幫你完成了任務了。
 
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原來用Python輔助Excel的好處這麼多?!
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被蚊子叮的不堪其擾嗎?別擔心!人工智慧幫你處理好!!

常被蚊子困擾的你快來認識一下人工智慧蚊子追蹤器吧!!有了他蚊子就無所遁形啦!!

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Javascript基礎入門(十八):創造物件

JavaScript基礎入門教學登場啦!!需要的同學快往下閱讀吧!!(十八)
物件建構式(object constructor)
在上一課中,我們使用物件(object)初始值(initializer)語法來創建了一些 JavaScript 物件。
See the Pen JavaScript 17-Objects-1 by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

以上的 JavaScript例子只建立了單一的「person」。有時前端工程師也需要設定「物件種類(object type)」來創建單一種類的多個物件
此時前端工程師可以使用「物件建構式(object constructor)」創建「物件種類(object type)」。範例如下:
See the Pen JavaScript 18-Objects-Constructor-1 by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

上述的函式「function person」就是一個物件建構式(object constructor):接受 name、nationality、team、BikeNo 這 4 個參數並且指派這 4 個參數為物件的屬性。
上述例子的關鍵字「this」是指當前的物件。注意 this 不具有變數的屬性(因為其值不能改變),僅僅是一個關鍵字。
創造物件
一旦有了物件建構式(object constructor)之後,就可以使用關鍵字「new」來創建同一種類型(type)的新物件(new objects)
See the Pen JavaScript 18-Objects-Constructor-2 by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.
 
在上述的例子,變數 b1 與 b2 皆為「biker」類型的新物件。這些物件含有多個屬性,這些屬性被分配給對應的物件值。例如 b1 的 "Valention Rossi" 屬性被分配給物件值 "name"。
上述例子中,b1 的物件名稱與屬性名稱分別列表如下
  • 物件:name;屬性:Valention Rossi

  • 物件:nationality;屬性:Italy

  • 物件:team;屬性:Monster Energy Yamaha MotoGP

  • 物件:BikeNo;屬性:46

  • b2 的哪個屬性被分配(對應)給哪個物件名稱也如同上述的形式:
  • 物件:name;屬性:Valention Rossi

  • 物件:nationality;屬性:Marc Márquez

  • 物件:team;屬性:Repsol Honda Team

  • 物件:BikeNo;屬性:93

  • 照著以上的語法,多練習幾遍,相信你會很快熟悉如何在 JavaScript 中快速建立新的物件屬性
     
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    人工智慧產業興起非靠Python不可?!(下)

    席捲全球的人工智慧和Python到底有甚麼關係?為甚麼AI一定要有Python不可呢?(下)
    本篇為下篇,上篇請點此

    人工智慧產業興起非靠Python不可?!(上)
    要乘上人工智慧趨勢浪端,優先上手什麼程式語言呢?
    人工智慧是相當廣闊的領域,其實有很多程式語言都可以開發,但總有優劣之分,在講求效率開發上,節省時間精力就更顯關鍵了,那為什麼首推 Python 呢?
    Python

    人工智慧研究的前沿語言,這是擁有最多機器學習和深度學習框架的語言,也是 AI 研究者幾乎都掌握的語言。Python 除了是人工智慧領域使用最廣泛的程式語言之一,還能無縫與數據結構、其他AI 算法一併使用,在學習面向又更容易上手(相較 C++ 和 Java 等語言要簡單),亦是一款便攜語言 (在 Linux、Windows、MacOS 和 UNIX 平台上都能使用)。
    就更不用說對開發人員善意滿滿,允許創建交互式、可解釋式性、模塊化、動態,並可移植和高級的代碼,及本身的可擴充性;而程式設計師也能夠輕鬆地使用 C、C++、Cython 來編寫擴充模組,再來是 Python 編譯器本身也可以被整合到其它需要手稿語言的程式內,因此 Python 很常被視為「膠水語言」使用,將其他語言編寫的程式在裡面進行整合和封裝。
    而近期 Python 為 AI 趨勢龍頭程式語言的背書,不外乎是 Facebook 開源 Pytorch 的消息,更讓Python 穩坐 AI 時代的第一把交椅。種種便利與特性使得 Python 比其他語言更獨特、更具優勢,更不用說還有取之不盡的大量現成函式庫了,綜合各項特點讓不論初學者,或想跨入大數據、AI 領域的開發人員都能快速上手,在學習和交流上不僅可親,且在未來發展應用上深具優勢,這就是 Python 成為進入人工智慧首選程式語言的理由。
    ▲ 手機上撰寫Python程式碼示意圖(Photo:Pixabay)
  • 初學者適合學習哪些程式語言?

  • AI人工智慧將如何衝擊你的未來?還是學好Python吧!(中)張忠謀:擁有這4種能力,不怕被AI取代

  • Coding 已經在 108 年的國高中課綱裡開始落實,甚至能藉由 APCS 檢定多一項管道申請入學,程式語言與邏輯思維也都成為未來棟樑的基礎素養之一,不可逆的趨勢更注定了人工智慧的發展,
    資料參考網站
  • 人工智慧產業化/產業人工智慧化

  • AI簡史/應用

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    Javascript基礎入門(十七):物件介紹

    JavaScript基礎入門教學登場啦!!需要的同學快往下閱讀吧!!(十七)
    JavaScript的變數(variable)可被比喻成用來盛裝「值(value)」的容器。本篇介紹的「物件(objects)」就是變數(variable)的一種,且可以承裝多個值(value)。
    一個物件(objects)可以被比喻成一張列有多個值(value)的清單,清單上每個物件的格式為「屬性:屬性值」。所有的屬性、屬性值均以冒號為區隔,範例與說明(「//」開頭的橫行為說明文字) 如以下所示:
    See the Pen JavaScript 17-Objects-1 by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

    結論:JavaScript 的物件 Objects 就像是容器,能裝多個「有名字」的值。
    物件屬性(object property)
    JavaScript 中,要存取物件的屬性(object property),有兩種寫法:
  • 物件名.屬性名

  • 物件名['屬性名']

  • 以上兩種的範例與說明(「//」開頭的橫行為說明文字)如以下所示:
    See the Pen JavaScript 17-Objects-2 by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.

    順帶一提,JavaScript 有內建「length」屬性,可以計算屬性名稱的字數。承上例,「length」屬性如下所示
    See the Pen JavaScript 17-Objects-3 by Tedutw (@Tedutw) on CodePen.
     
    物件方法(object method)
    JavaScript 中的物件方法(object method)是一個含有「函式定義( function definition)」的屬性,存取物件方法(object method)的寫法如以下所示:
  • 物件名.方法名

  • 如同大家都知道的,document.write() 會顯示資料的內容,這個 write()函式就是物件「document」的方法。「document.write()」就是一個物件方法(object method) 的例子。
     
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    人工智慧產業興起非靠Python不可?!(上)

    席捲全球的人工智慧和Python到底有甚麼關係?為甚麼AI一定要有Python不可呢?(上)
    現今無所不在的 AI,原來曾被冷落 50 多年!
    AI (人工智慧) 近年最為耳熟能詳的科技技術,但詞彙其實早在 1950 年便誕生了,不過當時人工智慧僅用來跑寫好的邏輯程式、處理數學定理等,用途仍不廣泛,且當時電腦技術也讓 AI 的發展之路困難重重。沉寂好一段日子後,直至近幾十年,電腦在儲存與運算性能上有巨大突破,再加上

    Python才讓人工智慧才又得以回歸主流,成為科技的發展重點。
    雖然生活中似乎並不是那樣具體有感,但其實 AI (人工智慧) 蹤跡早已無孔不入的充斥生活裡,其中不外乎常見的 Youtube、Spotify 精選,甚或 Google Map 規劃的最佳路線,但除了這些之外,人工智慧將帶領人類走向什麼樣的未來呢?
    ▲ 人工智慧機器人機器人示意圖( Photo : unsplash)
  • 分秒必爭才能「得來速」!麥當勞使用 AI 人工智慧幫你點餐、炸薯條

  • AI人工智慧主導的未來會如何?答案在前衛金屬大團Dream Theater的MV裡

  • AI人工智慧發展三階段 現在已經到第幾步?

  • 從智能家居到產業創新 人工智慧無所不在
    人工智慧的蹤跡從人手一台的智慧型手機、現正熱門的自動駕駛,到未來即將在 AIot (人工智慧物聯網) 智慧型家電與穿戴裝置等上實現,更將在各產業革命,顛覆原本的運作模式。
    由 Google、Apple、Amazon 以及 Zigbee Alliance 共同成立的工作小組,計畫開發並推廣採用新的免權利金連接標準,以提升智慧家電產品間的相容性。不久的將來,各大品牌的智慧家電產品便可串連、交互使用。有一天,你也可以在下班前先用手機或其他穿戴裝置遠端操控這些家電,返家後就能享受已開啟的 Dyson 淨暖氣、聆聽著 Apple Home Pod 播放的爵士樂放鬆放鬆、還有 Sakura 熱水器放好的熱水讓你馬上泡澡⋯⋯這樣的畫面將不再是電影願景,而是真真實實的實現於日常生活中!

     
    ▲ AIot影片
  • 凜冬將至,快來讓 AI 智慧家電制定你的專屬抗寒對策吧!

  • 馬桶裡有人工智慧?連廁所的牙刷都能思考呢!

  • 除了日常生活,人工智慧將更廣泛運用於各項產業,大致可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。
    ▲ AI智慧型農業(Photo :Unsplash)
    「產業人工智慧化」是產業藉人工智慧轉型,並導入各行業如金融、零售、物流、服務、製造、農林漁牧等,藉此升級轉型,並提升競爭力與產業價值。
    而「人工智慧產業化」是指,將人工智慧技術元件、服務化後,以產業形式輸出,輔助各行業將產業人工智慧化,而基本上這兩者環環相扣,在互相作用之下,加速並擴大各產業人工智慧化。
    又譬如農業如美國新創公司 Blue River,以圖形識別與機器學習,讓機器判斷作物與雜草區別,在機器確認雜草位置後施以除草劑,之後再持續追蹤相同位置的施藥狀況,藉此減少大面積除草劑的開銷,有效減少農作物被雜草稀釋養分的狀況。當然,這樣的紀錄又能成為人工智慧自我優化的數據庫,推進並加速優化各產業。
  • AI時代來臨,是否對人類造成威脅?答案在這5部電影裡(上)

  • 美國將AI納入軍用!到底人工智慧會成為人類救星還是殺人機器?(上)

  • AI人工智慧、大數據、VR等2020最搶手職業榜出爐!值得你現在開始準備

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    免費Java開發工具懶人包任你用!!同學們還在等甚麼?!

    還在尋尋覓覓免費的Java開發工具嗎?這篇依次介紹給你!!讓大家用好用滿!!
    對於初學

    Java的同學來說了解一些免費的Java開發工具讓我們工作、學習更順暢,那麼免費Java開發工具有哪些?針對這點

    達內教育的小編匯總了一些,可供參考。

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    只知道特斯拉就太遜了~人工智慧還運用在這些汽車產業上!!(上)

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    AI 人工智慧在全球科技浪潮下一直是最備受注目的,人工智慧的應用百花齊放,成為人們對未來生活想像中重要的一環。而儘管 AI 技術在各個領域都迅速應用發展,汽車產業也已在想盡辦法在每個步驟都使用 AI ;但到了 2020 年,要如何拓展人工智慧 應用的新可能?在電動車和自動駕駛技術已成為市場趨勢的現在,這成為了最新的熱門話題。
    餐飲、房產、家庭裝修甚至國防安全,許多產業都將受到自動駕駛技術影響,而改變原有的產業策略,自動駕駛技術成為討論各種產業問題時密不可分的重要因素,而汽車產業本身也圍繞著自駕技術、湧現了許多目標方向相同的新創公司。
    來看看這些公司如何將人工智慧應用汽車的油門踩到底吧!
    各有巧妙不同 新創公司們的獨門絕活
    雖然幾大汽車製造商都在努力創造自己的自駕車和駕駛系統,但我們將注目於新創的科技公司。
    無論其技術是用於公共交通,乘車共享還是個人需求,以下公司都處於自駕技術的最前線:
    1. nuTonomy:專注解決複雜的都市交通挑戰,推出無人計程車

     
    ▲ nuTonomy 與東南亞版的 Uber「Grab」合作,在新加坡推出無人駕駛的計程車
    坐落於波士頓,擁有 MIT 麻省理工學院的團隊背景,專注於研究無人駕駛技術的整體解決方案,目標是在交通繁忙的地方提供無人駕駛車隊,以確保更安全的道路,更便捷的交通和更少的污染。nuTonomoy 的技術「nuCore」始操控車輛變得靈活,該技術使車輛即使在最複雜的交通情況下也能導航。
    2016年開始, nuTonomy 開始在新加坡試測試無人駕駛計程車,更與叫車軟體 Grab 合作,成為全球第一個向大眾開放的無人駕駛測試專案。
    產業影響:近期 nuTonomy 與提供網路叫車服務的公司 Lyft 合作在波士頓海港區進行駕駛測試,以期未來能替 Lyft 用戶提供服務,因改變大眾的出行方式而獲得了更多的關注。
    2. AutoX :全球第一個有送貨服務的自駕車

     
    ▲ AutoX 推出全球第一個自駕車送貨服務
    AutoX 提供自駕軟體的解決方案,對硬體的要求非常低,只有數個攝影鏡頭,不需要LiDAR、超聲波裝置、或者差分 GPS 定位系統,硬體成本不到 50 美元。在行車安全方面,該公司的車輛結合了人工智慧技術,透過傳感器、實時攝像鏡頭和許多真實測試里程,以確保能在旅途中做出安全的決策。
    當前,AutoX 正致力發展無人車貨物配送,用戶可以通過搭配之APP選擇商品並進行配送,並可以在配送時繼續在移動商店上瀏覽選購。
    產業影響:AutoX 最近在美國加州舊金山灣區的聖荷西(San Jose)啟動了他們的試點計劃,在地理圍欄區域內測試服務,併計劃每隔幾週擴大該區域。
    3. Drive.ai :解決人機溝通難題,用螢幕讓自駕車「說話」

     
    ▲ 自駕車 drive.ai 於下雨的夜晚,在舊金山灣區流暢地行走
    Drive.ai 創立於 2015 年,因使用人工智慧深度學習來識別與迴避道路上的障礙物而聲名鵲起。
    Drive.ai 車隊的日產 NV200 車身主體顏色爲橘色,帶有一條波浪形的藍色條紋。這些車輛不僅是自動駕駛,還能與附近的駕駛員和行人進行通信:全車配備了四個 LED 螢幕,能向行人顯示車輛當前的意圖,例如「等待」、「開始」、「進入」或「退出」。
    產業影響:2018 年 5 月, Drive.ai 宣布在德克薩斯州的弗里斯科測試自助駕駛服務,在無人類干預之下、進行自動駕駛汽車的公共道路固定路線測試(如以下影片)。

     
    ▲ drive.ai 自駕系統在德州運作
    4. Optimus Ride:第一個在紐約推自駕服務、安全穩定的低速自駕車,

     
    ▲ Optimus Ride 為第一個在紐約推自駕服務的業者

    來自 MIT 的 Optimus Ride 專注在為社區和城市之間提供安全穩定又便利的運輸方式。該公司的人工智慧電動車提供高效率又便捷的自動駕駛,並且與 Velodyne Lidar 合作:採用其雷達感測器感應自家車隊後,讓「即時障礙物」、「空間」方面的偵測、導航安全與操作的可靠性等,都更上一層樓。
    Optimus Ride 在特定的「地理圍欄(註:Geo-Fencing,指在特定區域如社區和城市內,的自動駕駛區域)」經營低速接駁車的服務。
    產業影響:Optimus Ride 的車隊目前除了在麻州南韋茅斯的波士頓海港區部署運行之外,還因其卓越的安全特性,取得在紐約上線的資格(過去因為法律限制,紐約一直被認為是自駕車的禁地) ,活動範圍為有 300 英畝的「布魯克林海軍船塢」的封閉工業區執行,乘客可乘坐 Optimus Ride 在海軍船塢的入口與紐約東河輪渡碼頭之間來回。
    5. Waymo (Google 無人車): 使用自家研發零件,包含 360 度光學雷達

     
    ▲ Google 無人車 Waymo 的 360 度光學雷達體驗
    Waymo 誕生於 2009 年,原本只是 Google 的一項自動駕駛汽車計劃,到了 2016 年才獨立成為 Alphabet 公司旗下的子公司。2018 年底,Waymo 推出首款自駕叫車服務「 Waymo One 」,標誌著自駕車正式上路。
    迄今為止, Waymo 車隊的自動駕駛里程已超過 800 萬英里,其光學雷達的 360 度感知技術可檢測多達 300 碼外的行人,生成周圍環境精確的 3D 地圖,辨識人類、分類物體並預測下一步動作。

     
    ▲ 乘坐 Waymo 自駕車示範影片
    產業影響:Waymo 在亞利桑那州鳳凰城提供自駕車共乘服務至今。如今也正式在 iOS、Google Play 商店上推出 APP 以供下載,該 App 目前有 1500 位月活躍用戶,總計搭乘數超過 10 萬次。Waymo One 也打算在 2020 年添加更多新功能。
     
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